主要的FastReport.Net报表查看工具是Viewer。该查看器具有丰富的工具包，可用于存储、导出、打印和其他带有报表的操作。 所有这些种类非常有用，但并非总是必要的。例如，对于仅查看和打印报表的用户而言，导出电子...

解决FastReport 4.9.20 中文菜单显示不全或者乱码解决方法，具体把fastreport里面的res目录中的frcc.exe给替换掉，运行chinese目录，运行mk就行了，可以拷贝到Lib目录里覆盖掉。

动态布局在创建报表时可能经常会遇到不知道具体文本大小的情况。例如，产品的描述。这种情况下，可通过以下方法来解决：计算对象的高度使其可以包住整个文本；计算band的高度，使其可以包住文本数量可变的对象；移除...

但是，它显著提高了可用性报表设计器，或者更确切地说是报表预览模式，完成触摸菜单导出，来看看之前的样子： 在如此庞大的列表中不仅可以无法快速找到导出，更不用说在较小的屏幕分辨率上完全不适合的菜单大小，...

下载FastReport.Net最新版本 FastReport.Net在线订购火热进行中，立可享受特别优惠！点此链接，速来抢购！！！ 基本原理 在本章中，我们将学习在FastReport中使用报表的原则。我们还将仔细查看报表元素，例如报表...

Microsoft SQL Server Compact Edition是一个简单的本地关系数据库，不需要安装，并且已与数据库文件建立连接。...要连接到SQL Ce数据库，FastReport.Net具有一个用于报表设计器的插件连接器。插件库项目位于以...

最近，NoSQL数据库越来越受欢迎。它们与传统的关系数据库有明显的区别，并提供以下功能：高弹性、大量数据、良好的可伸缩性、群集。...让我们看看在报表中连接RavenDB数据库的方式。为此，您需要使用F...

为了在FastReport.Net Designer中连接到Firebird数据库，我们提供了一个插件连接器。 有必要预先组装项目（点击下载FastReport.Net最新安装包）： С:\Program Files (x86)\FastReports\FastReport.Net\Extras\...

目录 5.1 前言 5.2 基本概念及操作 5.3 报表设计与范例 ...本文主要描述使用FastReport设计报表的基本概念、使用方法、设计技巧和范例，不是FastReport的用户手册因此并不针对每个细节进行阐述。立...

引用 ：... FastReport Online Designer的界面结构有以下几个方面： MenuReport page"Properties" window"Event" windowReport tree"Data" windowToolbarsBookmark pageReport scr

下载FastReport.Net最新版本 有时，我们必须以不同的格式处理来自不同来源的数据。对于分析师和报表开发人员来说，这可能是一个令人头疼的问题。毕竟，你必须以某种方式组合数据。幸运的是，在FastReport.Net的报表...

习惯使用lodop打印web,但是lodop打印html会出现意想不到的问题，最近做了打印员工转正申请表...1.设计报表 打开Designer.exe，右侧下拉Actions，选择Save Dictionary，保存后打开该Dictionary.frd（默认）文件编辑...

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这次的项目由于涉及到了打印输出，这样也就不得不要涉及一些打印预览功能，本来可以使用Crystal Report，但又通过别人介绍发现了一款制作更加精美，而且实用的FastReport控件，下面把项目中的小应用说道说道。...

（中行雷威2018.3.8）（同一个世界，同一个梦想，交流学习C++Builder XE10，传承c++...欢迎访问我的博客http://blog.csdn.net/dlboy2018）说明：1、本演示程序使用了数据库访问控件UniDAC访问数据库，如果不了...

本节主要讲述FastReport报表系统的基本概念、基本操作方法、基本控件使用等内容。 基本概念 最主要的概念是FastReport报表的组成方式和控件主要用途，它一般包括以下方面：  *页面(Page) --- 默认为Page1  与...

...要创建交叉报表，我们需要使用到FastReport “DEMOS\MAIN” 文件夹中的“crosstest”表。“crosstest”表包含几下几种类型的数据：   在Delphi中创建一个新项目，将“TTable”，

用于报表展示的图片来源有多种，如：数据库的图片字段、服务器本地图片、网络图片等，因此，报表工具也针对多种图片来源提供了多种多样的处理方式。下面从不同的图片来源角度，举例介绍报表工具如何设置呈现。图片...

首先，您需要将插件连接器库安装到数据库中(FastReport.Net最新安装包下载：http://www.fastreportcn.com/download.html)，以供报表设计人员使用。它位于一个文件夹中：C:Program Files (x86)FastReportsFastReport....

通常开发人员在学习FastReport .Net时出现的第一个问题就是：如何将数据连接到报表中？幸运的是，该报告生成器有一个直观的界面设计器。为节省您的时间，我将简单谈论一下在报表中连接数据源。接下来我将为您展示...

FastReport .Net是适用于Windows Forms，ASP.NET，MVC和.NET Core的全功能报表解决方案。它可以在Microsoft Visual Studio 2005-2019中使用。支持.Net Framework 2.0-4.x，.NET Core 3.0及以上版本。 在FastReport ...

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FastReport .Net是适用于Windows Forms，ASP.NET，MVC和.NET Core的全功能报表解决方案。它可以在Microsoft Visual Studio 2005-2019中使用。支持.Net Framework 2.0-4.x，.NET Core 3.0及以上版本。 在FastReport ...

首先，您需要将插件连接器库安装到数据库中(FastReport.Net最新安装包下载：http://www.fastreportcn.com/download.html)，以供报表设计人员使用。它位于一个文件夹中：C:Program Files (x86)FastReportsFastReport....

给报表加密是一个非常有用的选项。在许多企业中，安全策略（security policy）通过在外部网络上传输来提供对文档的加密。当然，有很多软件都可以用来加密，但是 FastReport.Net 允许你按照他们自己的方法去实现。...

下载FastReport.Net最新版本 我们已经讨论过如何将报表发送到数据库中的一组电子邮件。在本文中，我们将做同样的事情，但对于.Net Core MVC平台上的Web应用程序。我们的任务是从某个数据库中获取电子邮件地址和...

大唐杯资料+题库（移动通信）

参加的是2020年的计算机设计大赛，软件应用与开发赛道。我们的开发文档仅供参考。（20页）

【目录】- MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书) 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1 本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐，用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11 本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21 根据遗传算法和BP神经网络理论，在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36 对于未知的非线性函数，仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解，利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45 BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器，反复训练BP神经网络预测样本输出，通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54 根据PID神经元网络控制器原理，在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。 第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65 本例用RBF网络拟合未知函数，预先设定一个非线性函数，如式y=20+x21-10cos（2πx1）+x22-10cos（2πx2）所示，假定函数解析式不清楚的情况下，随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。将x1,x2作为RBF网络的输入数据，将y作为RBF网络的输出数据，分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析，并评价网络拟合效果。 第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73 根据货运量影响因素的分析，分别取国内生产总值（GDP），工业总产值，铁路运输线路长度，复线里程比重，公路运输线路长度，等级公路比重，铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入，以货运总量，铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出，构建GRNN，由于训练数据较少，采取交叉验证方法训练GRNN神经网络，并用循环找出最佳的SPREAD。 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81 根据Hopfield神经网络相关知识，设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字，当数字被一定的噪声干扰后，仍具有较好的识别效果。 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90 某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价，试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据，并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力，建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。 第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100 现对于一个城市数量为10的TSP问题，要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型，利用该模型可以快速地找到最优（或近似最优）的一条路线。 第12章 SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112 将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。 第13章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122 本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数，不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集，使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平，即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡，避免过学习和欠学习状况发生。 第14章 SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133 对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。 第15章 SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141 在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。 若您对此书内容有任何疑问，可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。 第16章 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153 本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。每个样本中测量了114个基因特征，其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类), 中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本, 余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区别，建立竞争网络模型去预测待检测样本是癌症还是正常样本。 第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断159 本案例中给出了一个含有8个故障样本的数据集。每个故障样本中有8个特征，分别是前面提及过的：最大压力(P1)、次最大压力(P2)、波形幅度(P3)、上升沿宽度(P4)、波形宽度(P5)、最大余波的宽度(P6)、波形的面积(P7)、起喷压力(P8)，使用SOM网络进行故障诊断。 第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究170 根据负荷的历史数据，选定反馈神经网络的输入、输出节点，来反映电力系统负荷运行的内在规律，从而达到预测未来时段负荷的目的。 第19章 概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断176 本案例在对油中溶解气体分析法进行深入分析后，以改良三比值法为基础，建立基于概率神经网络的故障诊断模型。 第20章 神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选183 本例将结合BP神经网络应用平均影响值（MIV，Mean Impact Value）方法来说明如何使用神经网络来筛选变量，找到对结果有较大影响的输入项，继而实现使用神经网络进行变量筛选。 第21章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断188 威斯康星大学医学院经过多年的收集和整理，建立了一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库。数据库中包含了细胞核图像的10个量化特征（细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度），这些特征与肿瘤的性质有密切的关系。因此，需要建立一个确定的模型来描述数据库中各个量化特征与肿瘤性质的关系，从而可以根据细胞核显微图像的量化特征诊断乳腺肿瘤是良性还是恶性。 第22章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别198 现采集到一组人脸朝向不同角度时的图像，图像来自不同的10个人，每人5幅图像，人脸的朝向分别为：左方、左前方、前方、右前方和右方。试创建一个LVQ神经网络，对任意给出的人脸图像进行朝向预测和识别。 第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测208 根据小波神经网络原理在MATLAB环境中编程实现基于小波神经网络的短时交通流量预测。 第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价218 根据模糊神经网络原理，在MATLAB中编程实现基于模糊神经网络的水质评价算法。 第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类229 模糊聚类虽然能够对数据聚类挖掘，但是由于网络入侵特征数据维数较多，不同入侵类别间的数据差别较小，不少入侵模式不能被准确分类。本案例采用结合模糊聚类和广义神经网络回归的聚类算法对入侵数据进行分类。 第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优236 根据PSO算法原理，在MATLAB中编程实现基于PSO算法的函数极值寻优算法。 第27章 遗传算法优化计算——建模自变量降维243 在第21章中，建立模型时选用的每个样本（即病例）数据包括10个量化特征（细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度）的平均值、10个量化特征的标准差和10个量化特征的最坏值（各特征的3个最大数据的平均值）共30个数据。明显，这30个输入自变量相互之间存在一定的关系，并非相互独立的，因此，为了缩短建模时间、提高建模精度，有必要将30个输入自变量中起主要影响因素的自变量筛选出来参与最终的建模。 第28章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测258 根据灰色神经网络原理，在MATLAB中编程实现基于灰色神经网络的订单需求预测。 第29章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类268 根据Kohonen网络原理，在MATLAB软件中编程实现基于Kohonen网络的网络入侵分类算法。 第30章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类277 为了便于使用MATLAB编程的新用户，快速地利用神经网络解决实际问题，MATLAB提供了一个基于神经网络工具箱的图形用户界面。考虑到图形用户界面带来的方便和神经网络在数据拟合、模式识别、聚类各个领域的应用，MATLAB R2009a提供了三种神经网络拟合工具箱（拟合工具箱/模式识别工具箱/聚类工具箱）。

主要介绍了vscode 的node.js debugger 的 launch.json 配置详情,本文通过实例代码给大家介绍的非常详细，对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值，需要的朋友可以参考下